Spacy是自然语言处理需要使用的一个工具包，加载模型后就可以做分词，词性标注等任务啦。
当你执行这条命令python-mspacydownloaden。
但是没有网的时候，可能这个包有用。
spaCy＞=2.0.0a18

同时为发布和订阅提供高吞吐量。
据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50MB），每秒处理55万消息（110MB）。
可进行持久化操作。
将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。
通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
分布式系统，易于向外扩展。
所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。
无需停机即可扩展机器。
消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。
当失败时能自动平衡。
支持online和offline的场景。

java图像处理毕业设计，全套。
当时我做的时候没搜索到合适的，做完后拿出来共享。

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

"黑苹果虚拟机优化beamoff"是一个针对在Windows系统中运行macOS（又称“黑苹果”）虚拟机进行性能优化的工具。
这个压缩包包含了能够改善黑苹果虚拟机体验的关键文件，名为"beamoff"。
在虚拟化环境中，尤其是在非官方支持的操作系统上运行黑苹果时，可能会遇到性能问题，如卡顿、延迟等。
"beamoff"工具旨在解决这些问题，提高虚拟机的流畅度。
我们来理解一下什么是黑苹果。
黑苹果（Hackintosh）是指在非苹果硬件上安装并运行macOS的系统。
由于macOS通常只官方支持苹果自家的硬件，因此在非苹果电脑上安装黑苹果往往需要一定的技术知识和调整。
虚拟机是实现黑苹果的一种方法，它允许你在Windows或其他操作系统上创建一个独立的运行环境来运行macOS。
常见的虚拟机软件有VMware、VirtualBox等。
然而，虚拟机通常会面临性能瓶颈，因为它们需要模拟硬件并处理多层抽象，这可能导致运行不流畅，特别是在处理图形密集型任务或需要高性能计算时。
"beamoff"工具可能涉及以下几个方面的优化：1.**CPU优化**：通过更有效地分配和调度CPU资源，"beamoff"可能帮助减少虚拟机中的计算延迟，从而提高整体性能。
2.**内存管理**：优化虚拟机内存分配，确保macOS能高效地使用内存资源，减少卡顿现象。
3.**磁盘I/O优化**：改进虚拟硬盘的读写速度，降低I/O延迟，使得虚拟机在启动、保存状态或运行需要大量磁盘操作的应用时更加迅速。
4.**显卡驱动**：对于图形性能，"beamoff"可能提供了兼容的第三方显卡驱动，以提升虚拟机内的图形渲染能力，尤其是对于游戏和设计软件。
5.**网络性能**：优化虚拟机的网络连接，确保数据传输的稳定性和速度，这对于需要频繁进行网络交互的应用至关重要。
6.**启动速度优化**：通过调整虚拟机配置文件，加快macOS的启动时间，让用户能更快地进入工作环境。
7.**电源管理**：对于笔记本用户，"beamoff"可能还涉及了电池模式下的性能调整，延长电池续航的同时保持虚拟机的可用性。
在使用"beamoff"之前，用户需要确保自己的虚拟机软件版本与工具兼容，并遵循正确的安装步骤，避免对系统造成不稳定的影响。
此外，由于黑苹果和虚拟机的特性，可能存在法律风险，用户需自行了解并承担可能的后果。
"黑苹果虚拟机优化beamoff"是一个旨在改善非苹果硬件上macOS虚拟机性能的工具，通过一系列的优化策略，提供更流畅的使用体验。
不过，为了确保安全和有效性，用户在使用前应充分研究和理解相关知识，避免盲目操作。

这是用mpi与openmp并行计算实现蒙特卡洛算法求不规则图形面积，其中还需用opencv进行图像处理，拍照生成.jpg文件，注意图片尺寸。

《卫星轨道模拟器详解》在航空航天领域，卫星轨道模拟是一项至关重要的技术，它能够预测和分析卫星在地球引力场中的运动轨迹。
本资源提供了一个卫星轨道模拟器，包括详细的说明文档和Matlab程序，为学习和研究卫星轨道动力学提供了宝贵的工具。
一、模拟器概述卫星轨道模拟器的主要功能是模拟卫星在地球引力场中的运动，考虑到地球的扁平率、地球自转以及月球和太阳引力的影响。
Matlab程序"CompSatvel.m"和"CompSatpos.m"是实现这一功能的核心代码，它们分别计算卫星的速度和位置。
二、Matlab程序详解1.CompSatvel.m：此程序计算卫星的速度。
在Matlab环境中，它可能包含输入参数如初始位置、初始速度、地球参数等，通过牛顿万有引力定律和开普勒定律，解出卫星在特定时间点的速度向量。
这一步对理解和预测卫星运动至关重要，因为速度决定了卫星的动态行为。
2.CompSatpos.m：这个文件则用于计算卫星的位置。
同样基于物理模型，它可能结合卫星初始条件和时间，计算出卫星在不同时间点的坐标。
这对于监控卫星轨道、规划通信链路或进行轨道调整等任务极其有用。
三、说明文档"卫星轨迹模拟器.doc"是一份详细的使用指南，可能涵盖了以下内容：-程序的输入参数说明：包括卫星参数（质量、初始位置和速度）、地球参数（质量、半径、扁平率）、时间步长等。
-算法描述：解释如何运用牛顿运动定律和开普勒第三定律进行计算。
-输出结果解析：阐述如何解读程序输出的卫星位置和速度数据。
-示例应用：可能包含一些实际的案例，展示如何使用模拟器进行特定的轨道分析。
四、学习与实践利用这个模拟器，用户可以深入理解卫星轨道动力学，包括开普勒定律的应用、地球引力场的影响以及如何处理物理方程。
同时，这也可以作为教学工具，帮助学生直观地理解天体力学原理。
这个卫星轨道模拟器是学习和研究卫星运动规律的理想平台，通过实际操作和分析结果，不仅可以巩固理论知识，还能培养解决实际问题的能力。
无论是学术研究还是工程应用，都具有很高的价值。

1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。
2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。
3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。
4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。

边界提取、区域填充、连通分量提取、MATLAB

花了一下午simulink中对同个一级倒立摆用PID极点配置LQR-一级倒立摆.rar一级倒立摆的模型就不用我介绍了哈，今天研究了一整天的一级倒立摆模型，总算有点成果了，拿来和大家分享一下。
LQR的那个Simulink图做的有点粗糙，所以我就又编了个LQR的M程序，大家直接运行这个M文件吧。
另外自己也封装了个一级倒立摆的非线性模块，因为这三种控制方法不需要，都是经过线性化处理后的，所以我就不上传了哈。
大家觉得不错回帖支持一下，我就接着把模糊控制一级摆，神经网络的一级摆发上来哈，然后开始二级摆的研究……不罗嗦了，最后感谢一下论坛的帮助，我会继续努力的。
555.gif运行结果：Figure54.jpg

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。